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基于因果推断的

智能经营模型体系

度⼩满/李东晨

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信贷经营框架介绍

•信贷经营环节及重点模型

•传统信贷经营体系：v1.0时代

•智能信贷经营体系：v2.0时代

信贷经营环节及重点模型

信贷客户经营的工作，从用户授信成功后直到流失整个生命周期都有覆盖，主要分三个方向：

1.Offer优化：在控制风险的前提下，为不同用户匹配最适合的Offer，达到盈利最优目标

2.效率优化：在控制成本的前提下，为不同用户匹配最适合的权益(优惠券)，达到效率最优目标

3.用户留存：判断用户流失风险，并对用户的流失原因做归因分析，有针对性运营，提升整体留存率

传统信贷经营体系：v1.0时代

目标客户识别人工策略配置结果观测

风客

险个人风险户

评分层需需求评级

级求

偿

还收入：负债：偿债能力：

能个人收入、消费贷、收入-负债

力经营收入车房贷

资企业资质：

质资产年限、经竞品情况

评稳定性营状况

级

1.【维度有限】：仅依赖人工能组合的能力上线有限，客户经营个性化程度也有限

局限性2.【经营目标】：不同经营手段的目标较难统一，不同经营抓手的目标甚至会互相干扰

3.【经营效率】：细分模块需要投入大量人力，且依赖人工很难准确预测决策前后的业务增量

智能信贷经营体系：v2.0时代

核心优化点架构设计

数超高维度特征自动化收集

据

和处理：特征维度高达几

维

度十万维

目

标以客户长期生命价值

统（LTV）为统一优化目标

一

MDP迭代：

自①离线训练模型，离线优化

动求解

迭②线上A/B实验

代③客户行为反馈收集à模

型优化迭代

WhyHow？

WHYHOW

经营效率

20%+传统机器学习因果推断

ü在日趋成熟的个人信贷赛道，经ü智能信贷经营体系的核心就是

营效率是企业的核心竞争力之一要搭建一套以因果推断为基

础，以客户全生命周期价值

(LTV)为优化目标的的模型体系

ü一个好的经营体系可以使经营效

率提升20%以上ü通过模型准确预测决策增量，

精准提效

基于因果推断的经营框架介绍

•企业决策的核⼼困惑：相关关系vs.因果关系

•如何通过因果推荐技术提升经营效率

因果关系vs.相关关系

业务问题什么是关联关系？什么是因果关系？

经营决策优化

辛普森悖论：

业

务信贷经营存在大量复杂决策

场场景和复杂数据，决策归因、总体数据的统计相关性